mirror of https://github.com/snapotter-hq/SnapOtter.git synced 2026-08-03 07:46:42 +02:00

Files

T

SnapOtterandGitHub 4963ab3bbd feat(docs-i18n): translate all documentation into 20 languages

All 181 docs markdown files translated into 20 languages (apps/docs/<locale>/**). Companion to the i18n code PR; admin-merged because the file count exceeds GitHub's per-PR CI trigger limit. Validated by pnpm i18n:check (all surfaces, 0 stale/missing) and a clean all-locale docs build.

2026-07-11 13:52:47 +08:00

3.0 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Restaure e nitidez rostos borrados ou de baixa qualidade em imagens com os modelos de IA GFPGAN e CodeFormer.	7f9f6af8ebda	human	9784e733a3f3

Aprimoramento de Rostos

Restaure e aprimore rostos em imagens usando modelos de IA (GFPGAN/CodeFormer).

Endpoint da API

POST /api/v1/tools/image/enhance-faces

Processamento: Assíncrono (retorna 202, consulte /api/v1/jobs/{jobId}/progress para o status via SSE)

Pacotes de modelo: upscale-enhance (5-6 GB) e face-detection (200-300 MB)

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Padrão	Descrição
file	file	Sim	-	Arquivo de imagem (multipart)
model	string	Não	`"auto"`	Modelo a usar: `auto`, `gfpgan`, `codeformer`
strength	number	Não	`0.8`	Intensidade do aprimoramento (0-1). Valores maiores produzem um aprimoramento mais forte
onlyCenterFace	boolean	Não	`false`	Aprimora apenas o rosto mais central/proeminente
sensitivity	number	Não	`0.5`	Sensibilidade da detecção de rostos (0-1)

Exemplo de Requisição

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/enhance-faces \
  -F "file=@portrait.jpg" \
  -F 'settings={"model":"codeformer","strength":0.7,"onlyCenterFace":false}'

Resposta

Resposta Inicial (202 Accepted)

{
  "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
  "async": true
}

Progresso (SSE em `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

event: progress
data: {"phase":"processing","stage":"Enhancing faces...","percent":60}

Resultado Final (via SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/portrait_enhanced.png",
    "previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
    "originalSize": 350000,
    "processedSize": 600000,
    "facesDetected": 2,
    "faces": [
      {"x": 120, "y": 80, "w": 100, "h": 100},
      {"x": 350, "y": 90, "w": 95, "h": 95}
    ],
    "model": "codeformer"
  }
}

Notas

Requer tanto o pacote do modelo upscale-enhance (5-6 GB) quanto o pacote do modelo face-detection (200-300 MB).
O GFPGAN produz um aprimoramento mais agressivo; o CodeFormer preserva melhor a identidade. auto seleciona o melhor modelo para a entrada.
A saída é sempre no formato PNG para a máxima qualidade.
Uma pré-visualização WebP é gerada junto com a saída em resolução completa para uma exibição mais rápida no frontend.
O parâmetro strength mescla o rosto aprimorado com o original. Use valores menores (0.3-0.5) para melhorias sutis, valores maiores (0.7-1.0) para uma restauração mais forte.
Suporta os formatos de entrada HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR e HDR via decodificação automática.

3.0 KiB Raw Blame History